基于特征加权的自适应fcm彩色图像分割算法

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于模糊c均值聚类(fcm)的图像分割是应用较为广泛的方法之一，但其存在需预先给出初始聚类数目，且要考虑各个特征对分类的不同影响等问题。通过引入relieff技术进行特征加权，结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目、根据laws纹理测度提取图像特征等措施，提出了一种新的fcm彩色图像分割算法。实验结果表明，该算法可以有效地提高图像分割效果，分割结果优于现有fcm图像分割方案。